
Limpieza Básica de Datos con Pandas
En este laboratorio, aprenderá las técnicas fundamentales para limpiar datos utilizando la biblioteca Pandas, incluyendo el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados y la corrección de tipos de datos.
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Creación de DataFrames con Pandas
En este laboratorio, aprenderá las formas fundamentales de crear DataFrames de Pandas, incluyendo a partir de diccionarios, y cómo personalizar sus columnas e índices.
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Estadísticas Descriptivas con Pandas
En este laboratorio, aprenderá a calcular diversas estadísticas descriptivas para un DataFrame de Pandas, incluyendo la media, mediana, mínimo/máximo y más.
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Filtrado de Datos con Pandas
En este laboratorio, aprenderás las técnicas fundamentales para filtrar datos en DataFrames de Pandas, incluyendo indexación booleana, combinación de condiciones, uso de isin y manejo de valores faltantes.
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Agrupación y Agregación en Pandas
En este laboratorio, aprenderá los fundamentos de la agrupación y agregación de datos utilizando la biblioteca Pandas. Practicará el uso de groupby() para crear grupos y aplicar diversas funciones de agregación.
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Introducción y Configuración de Pandas
En este laboratorio, comenzará a trabajar con Pandas, una potente biblioteca de análisis de datos en Python. Aprenderá a verificar su instalación, importarla, crear una Serie básica, acceder a sus elementos e inspeccionar sus propiedades.
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Pandas: Lectura de Datos Externos
En este laboratorio, aprenderá los fundamentos de la lectura de datos externos en un DataFrame de Pandas. Utilizará la potente función `read_csv` y sus parámetros clave para manejar diversos formatos de archivos CSV del mundo real.
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Selección de Datos en Pandas
En este laboratorio, aprenderá las técnicas fundamentales para seleccionar y subconjuntar datos de DataFrames de Pandas, incluyendo la selección de columnas, filas y cortes específicos de datos.
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Pandas Sorting Data
En este laboratorio, aprenderás las técnicas esenciales para ordenar datos en un DataFrame de Pandas. Explorarás la ordenación por columnas únicas y múltiples, el control del orden de clasificación y la gestión del índice del DataFrame después de las operaciones de ordenación.
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Entorno Interactivo de Pandas en Línea
LabEx ofrece un Entorno Interactivo de Pandas en Línea, un espacio virtual que le permite configurar rápidamente un ecosistema de Python con Pandas preinstalado.
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Predicción de Riesgo de Titulares de Tarjetas de Crédito
En este proyecto, aprenderá a construir un modelo de clasificación de aprendizaje automático para predecir el estado de riesgo de los titulares de tarjetas de crédito. El proyecto implica el preprocesamiento de los datos, el entrenamiento de un modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) y la guardado de los resultados de predicción en un archivo CSV.
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Preguntas y Respuestas de Entrevista sobre Pandas
Prepárate para entrevistas de Pandas con esta guía completa que cubre estructuras de datos, operaciones, limpieza de datos, análisis y casos de uso comunes.
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